因为仅一个变量线性插补，用tidyverse中数据清理方法，实相当简单，
一将你数据转化为一个含三个变量的名为data的tibble型数集 ：1是日期Date,2是股票代码code，3是利润profit
二：插补如下：假设年报数不缺  
三：单季利润用 qprofit表示
   ##########
   data%<>%group_by(code)%>%mutate(profit=if_else(month(Date)==1,lead(profit)/2,      ## 一季报的为半年报的一半
                                                                      if_else(month(Date)==4,lead(profit,n=2)/2,  ## 半年报为年报的一半
                                                                        if_else(month(Date)==7,(lag(profit)+lead(profit))/2,  ## 三季报为半年报与年报的平均
                                                                                    profit)))) %>%   ## 年报不变
         mutate(qprofit=if_else(month(Date)==1,profit, profit-lag(profit)))%>%ungroup()  ## 一季不变，其他单季利润为当季与前季之差
####  如果，你还想用xts 型数集，你可用as.xts
####
现在，复杂的问题是：如果对所有财务三表（含间接现金表）缺失的中期财报的科目，进行线性插补，该 如何编程？？ 同时要关注二个问题：一是2006年会计准则大变，2007年中期报，不能用2006年年底报，而要用2007年年初表
    二是 一些财表实全缺或缺部分，但却被设置为0 ，需找出它们并设置为NA。。。
若一个个，按上面补太麻烦，因为有200多个科目、、
  
   

      多谢大神，还有一个问题，因为只有前几年的数据是缺失一季度和三季度的，像您所说的方法，会不会把后面时间的一季度和三季度真实数据给覆盖了呀，求解

    虽然不会，只要条件设置正确，但是，误写程序也是常有的事，安全的做法，只将想插补的部分取出（当然要包含其前后值），补缺，补完再与其他的结合。。这样，既较安全，又节省计算时间，尤其当数据集很大，但补的只是一小部分。。。当然，这有点编程的技巧。。
     

本人上面提供的程序中，漏缺了一个条件，希望你能自已补入此条件，就不会有你的担忧了，否则确实会“把后面时间的一季度和三季度真实数据给覆盖了”。。。哈，你瞧，忙中常会出错的。。因此，修补数据，必须，有验证方法，证明你是修补对的，否则，就不要轻易修补数据。。

多谢大佬赐教，问题已经解决了。